基于植物性中药基原性状药性判别模型的比较

摘要

目的：探索基于基原性状判别中药药性的可行性,证实古人基于中药基原性状判断或预测中药药性的合理性;建立基于基原性状的药性判别模型,并筛选最优判别模型,为临床治疗和药膳治疗提供参考和依据.方法：收集具有代表性的1725种植物药的药性和基原性状信息,建立基于logistic回归判别,支持向量机判别、决策树判别、随机森林判别、主成分-线性判别和偏最小二乘判别的六种中药药性判别模型,并通过模型的交叉验证和外推预测对各模型进行评价,筛选最优判别模型,以表征具有“寒”或“热”倾向的基原性状并确定各性状对寒热药性的贡献大小.结果：基于523个基原性状建立了六种判别模型,模型的回代判别正确率、交叉验证判别正确率以及模型的预测正确率基本均达到80％以上,能够实现中药药性的判别.结论：经过模型的交义验证和外推预测评价,偏最小二乘判别(PLS-DA)为最优模型,该模型具有较高的判别正确率和预测精度,根据模型参数可以表征基原性状的寒热倾向性,并确定对药性判别贡献较大的性状,为药性判别、临床用药和药膳治疗提供参考和依据.